(57)【要約】 【課題】  スペクトルデータに直流成分として重畳するノイズを除去する。【解決手段】  生体内に光を入射させ、生体外において検出される光の吸光特性データに基づいて、生体情報を定量する生体情報測定方法であって、所定の波長帯域にわたる吸光特性データを複数回にわたって取得し（ステップＳ１，Ｓ４）、得られた複数の吸光特性データに対し、乗法的散乱補正または微分処理による前処理を施し（ステップＳ３）、前処理された複数の吸光特性データの加算平均を演算し（ステップＳ５）、得られた加算平均吸光特性データに基づいて生体情報を定量する（ステップＳ６）生体情報測定方法を提供する。【選択図】      図３
2006141712.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体内に光を入射させ、生体外において検出される光の吸光特性データに基づいて、生体情報を定量する生体情報測定方法であって、
所定の波長帯域にわたる吸光特性データを複数回にわたって取得し、
得られた複数の吸光特性データに対し、乗法的散乱補正または微分処理による前処理を施し、
前処理された複数の吸光特性データの加算平均を演算し、
得られた加算平均吸光特性データに基づいて生体情報を定量する生体情報測定方法。
【請求項２】
前記前処理に先立って、取得された吸光特性データに対しスムージングを施す請求項１に記載の生体情報測定方法。
【請求項３】
取得された複数の吸光特性データを複数組にグループ化し、
各組の吸光特性データに対し加算平均を施した後に、
得られた各組の加算平均吸光特性データに対し標準偏差を演算し、
得られた標準偏差値に基づいて、加算平均吸光特性データの品質を評価する請求項１または請求項２に記載の生体情報測定方法。
【請求項４】
光源と、
該光源からの光を生体内に入射させ、生体外に戻る光を受光する測定ヘッドと、
該測定ヘッドにより受光された光に基づいて所定の波長帯域にわたる吸光特性データを取得するデータ取得部と、
取得された複数の吸光特性データに対し、乗法的散乱補正または微分処理を施す前処理部と、
前処理された複数の吸光特性データの加算平均を演算する加算平均部と、
得られた加算平均吸光特性データに基づいて生体情報を定量する生体情報定量部とを備える生体情報測定装置。
【請求項５】
前記前処理に先立って、取得された吸光特性データに対しスムージングを施すスムージング処理部を備える請求項４に記載の生体情報測定装置。
【請求項６】
前記加算平均部が、取得された複数の吸光特性データを複数組にグループ化して、各組の吸光特性データに対し加算平均を施し、
得られた各組の加算平均吸光特性データに対し標準偏差を演算する標準偏差演算部と、
得られた標準偏差値に基づいて、加算平均吸光特性データの品質を評価するデータ品質評価部とを備える請求項４または請求項５に記載の生体情報測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体情報測定方法および生体情報測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、近赤外領域における光の吸収を利用した生体組織中のグルコース濃度等の生体情報を測定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
この特許文献１は、生体組織や体液のような刻々と変化する生体成分中のグルコース濃度を定量する際に、他の生体成分の影響や、温度、散乱、光路長等の外乱要因を考慮することにより、グルコース濃度を精度よく定量分析するための定量方法を開示している。
そして、この定量方法においては、１組のスペクトルデータを得るために、１２８回のスペクトル測定を行い、その加算平均をとることで、スペクトルデータに重畳しているランダムノイズを除去することとしている。
【特許文献１】特開平１１−１７８８１３号公報（段落００２５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、スペクトルデータに重畳するノイズはランダムノイズだけではないため、他の種々のノイズも重畳している。したがって、特許文献１に記載されたグルコース濃度測定方法においては、得られたスペクトルデータからはランダムノイズが除去されているものの、単に加算平均を計算しただけでは、ランダムノイズ以外のノイズを含んだ状態で平均化されたスペクトルデータが得られてしまい、測定精度を向上することができないという不都合が考えられる。
【０００４】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、スペクトルデータに直流成分として重畳するノイズを除去し、また、生体情報を演算するのに用いるスペクトルデータの品質をチェックして、演算される生体情報の精度を向上することができる生体情報測定方法および装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を提供する。
本発明は、生体内に光を入射させ、生体外において検出される光の吸光特性データに基づいて生体情報を定量する生体情報測定方法であって、所定の波長帯域にわたる吸光特性データを複数回にわたって取得し、得られた複数の吸光特性データに対し、乗法的散乱補正または微分処理による前処理を施し、前処理された複数の吸光特性データの加算平均を演算し、得られた加算平均吸光特性データに基づいて生体情報を定量する生体情報測定方法を提供する。
【０００６】
本発明によれば、所定の波長帯域にわたる吸光特性データを複数回にわたって取得し、取得された吸光特性データに対し、前処理を施す。前処理は乗法的散乱補正または微分処理であり、いずれも各吸光特性データに含まれる直流成分ノイズを除去することができる。この場合に、微分処理としては、１階微分以上の任意の微分処理でよい。また、２階微分処理することにより、前処理の前後の吸光特性データにおいてピーク位置を保存することができ、事後的なデータの対比を容易にすることができる。
【０００７】
そして、吸光特性データを加算平均することにより、さらにランダムノイズを除去することができる。この場合に、加算平均の基になる吸光特性データからは前処理により直流成分ノイズが除去されているので、加算平均の結果得られる加算平均吸光特性データに直流成分ノイズが含められてしまうことが防止され、加算平均吸光特性データに基づいて定量される生体情報の精度を向上することができる。
【０００８】
上記発明においては、前記前処理に先立って、取得された吸光特性データに対しスムージングを施すことが好ましい。
スムージングにより、小さい振幅で細かく変動するノイズを平滑化して、前処理によってそのような細かいノイズが顕在化されてしまうことを防止できる。したがって、前処理の効果を効率的に発揮させることができる。
【０００９】
また、上記発明においては、取得された複数の吸光特性データを複数組にグループ化し、各組の吸光特性データに対し加算平均を施した後に、得られた各組の加算平均吸光特性データに対し標準偏差を演算し、得られた標準偏差値に基づいて、加算平均吸光特性データの品質を評価することとしてもよい。
【００１０】
前処理により、吸光特性データの直流成分ノイズが除去され、加算平均によりランダムノイズが除去されるが、それによっても除去しきれないノイズが、最終的に生体情報を定量するための吸光特性データとして残ることが考えられる。本発明によれば、複数組にグループ化された吸光特性データの各グループ事に計算した加算平均吸光特性データについて標準偏差を演算することにより、データのばらつきに基づいて加算平均吸光特性データの品質を評価することができる。評価の結果、データが所定値よりばらついている場合には、そのことを表示しあるいは再測定が必要である旨を表示等することにより、ばらつきの大きなデータに基づいて生体情報が定量されてしまうことを未然に防止することができる。
【００１１】
また、本発明は、光源と、該光源からの光を生体内に入射させ、生体外に戻る光を受光する測定ヘッドと、該測定ヘッドにより受光された光に基づいて所定の波長帯域にわたる吸光特性データを取得するデータ取得部と、取得された複数の吸光特性データに対し、乗法的散乱補正または微分処理を施す前処理部と、前処理された複数の吸光特性データの加算平均を演算する加算平均部と、得られた加算平均吸光特性データに基づいて生体情報を定量する生体情報定量部とを備える生体情報測定装置を提供する。
【００１２】
本発明によれば、光源から発せられた光が測定ヘッドを介して生体内に入射させられ、生体外に戻る光が受光される。データ取得部の作動により、受光された光に基づいて所定の波長帯域にわたる吸光特性データが取得され、前処理部の作動により、複数の吸光特性データに対して乗法的散乱補正または微分処理が施される。前処理された吸光特性データは、加算平均部の作動により加算平均され、生体情報定量部の作動により、加算平均吸光特性データに基づいて生体情報が定量される。
【００１３】
定量された生体情報は、前処理により直流成分ノイズが除去され、加算平均によってランダムノイズが除去された加算平均吸光特性データに基づいて定量されるので、高い精度で定量されることになる。
【００１４】
上記発明においては、前記前処理に先立って、取得された吸光特性データに対しスムージングを施すスムージング部を備えることとしてもよい。
スムージング部の作動により、前処理に先立って吸光特性データが平滑化されるので、小さい振幅で細かく変動するノイズが平滑化され、前処理の効果を効率的に発揮させることができる。
【００１５】
また、上記発明においては、前記加算平均部が、取得された複数の吸光特性データを複数組にグループ化して、各組の吸光特性データに対し加算平均を施し、得られた各組の加算平均吸光特性データに対し標準偏差を演算する標準偏差演算部と、得られた標準偏差値に基づいて、加算平均吸光特性データの品質を評価するデータ品質評価部とを備えることが好ましい。
【００１６】
標準偏差演算部の作動により加算平均の結果得られた加算平均吸光特性データの標準偏差が演算されデータ品質評価部の作動によってその品質が評価される。したがって、前処理および加算平均によっても除去し切れなかったノイズの存在によってばらつきのある加算平均吸光特性データに基づいて生体情報が定量されてしまうことを防止することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、加算平均だけでは除去しきれない直流成分ノイズを効果的に除去して、生体情報を精度よく定量することができるという効果を奏する。また、予期しないノイズにより、不正確な生体情報が定量されてしまう不都合を未然に防止することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の第１の実施形態に係る生体情報測定装置１および方法について、図１〜図３を参照して説明する。
本実施形態に係る生体情報測定装置１は、図１に示されるように、グルコース濃度測定装置であって、ハロゲンランプからなる光源２と、該光源２から発せられた光を生体Ａに入射させ、生体Ａからの戻り光を受光する測定ヘッド３と、該測定ヘッド３により受光された光を分光するグレーティングのような分光器４と、分光された光をスペクトルデータとして検出するリニアアレイセンサのような光検出器５と、該光検出器５により検出されたスペクトルデータに基づいて、生体情報を定量する演算部６と、該演算部６により定量された生体情報を表示するモニタ７とを備えている。図中、符号８，９は集光レンズ、符号１０，１１は光ファイバである。
【００１９】
光検出器５は、１回の測定において、例えば、１２８組のスペクトルデータを検出するように構成されている。
前記演算部６は、図２に示されるように、スムージング部１２と、前処理部１３と、加算平均部１４と、生体情報定量部１５とを備えている。
スムージング部１２は、例えば、サビツキーゴーレー法、スプライン補間等の任意の方法によって、全てのスペクトルデータをそれぞれ平滑化するよう構成されている。
前処理部１３は、例えば、スムージング処理された全てのスペクトルデータを、それぞれ波長で２階微分するように構成されている。
【００２０】
前記加算平均部１４は、前処理された１２８組全てのスペクトルデータを加算してその平均値を演算するように構成されている。
前記生体情報定量部１５は、加算平均部１４において演算された加算平均スペクトルデータに基づいて多変量解析を行い、グルコース濃度を定量するように構成されている。
【００２１】
このように構成された本実施形態に係る生体情報測定装置１を用いた生体情報測定方法について、図３を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る生体情報測定方法によれば、スペクトルデータを光検出器５により測定し（ステップＳ１）、得られたスペクトルデータに対してスムージング処理を演算する（ステップＳ２）。次いで、スムージング処理が施されたスペクトルデータについて２階微分処理が施される（ステップＳ３）。そして、上記ステップＳ１〜Ｓ３が１２８回繰り返されることにより、１２８組の微分処理されたスペクトルデータが得られる（ステップＳ４）。
【００２２】
その後、得られた１２８組の微分処理されたスペクトルデータに基づいて加算平均処理が演算される（ステップＳ５）。これにより、加算平均スペクトルデータが得られるので、得られた加算平均スペクトルデータに基づいて生体情報が定量されることになる（ステップＳ６）。
【００２３】
本実施形態に係る生体情報測定装置１および方法によれば、光検出器５により検出されたスペクトルデータをそのまま加算平均して生体情報定量の基礎とする従来の方法と比較すると、加算平均に先立って、スペクトルデータを波長で２階微分する前処理（ステップＳ３）を行っているので、各スペクトルデータに内在している直流成分ノイズを除去することができる。したがって、直流成分ノイズが除去された加算平均スペクトルデータに基づいて生体情報を定量できるので、より精度の高い生体情報を得ることができるという利点がある。
【００２４】
さらに、本実施形態に係る生体情報測定装置１および方法によれば、前処理工程（ステップＳ３）に先立って、スペクトルデータがスムージング処理（ステップＳ２）されているので、スペクトルデータから小刻みな変動が除去されている。したがって、前処理工程（ステップＳ３）によって微分処理が施されても、小刻みな変動がノイズとして顕在化されてしまうことを防止できる。したがって、微分処理による弊害を抑制しつつ、直流成分ノイズを除去するという微分処理の効果を最大限に発揮させることができるという利点がある。
【００２５】
また、本実施形態に係る生体情報測定装置１および方法によれば、前処理（ステップＳ３）として波長による２階微分処理を行うこととしたが、直流成分ノイズを除去する目的からすれば、１階以上の微分処理であれば足りる。本発明のように２階微分処理することにより、検出された生のスペクトルデータにおけるピーク位置を保持しながら直流成分ノイズを除去することができる。その結果、前処理（ステップＳ３）の前後におけるスペクトルデータの波形どうしをピーク位置を目印として容易に対応づけることができるという利点がある。
【００２６】
なお、上記実施形態においては、前処理（ステップＳ３）として２階微分処理を行うこととしたが、これに代えて、乗法的散乱補正（ＭＳＣ：Multiplicative
Scattering Correction）を採用してもよい。ＭＳＣによれば、スペクトルデータの波形の特徴を残したまま、直流成分を除去することができるという利点がある。
また、上記実施形態においては、１回の測定に際して１２８組のスペクトルデータを検出することとしたが、これに限定されるものではなく、任意の複数組のスペクトルデータを用いることにしてもよいことは言うまでもない。
【００２７】
次に、本発明の第２の実施形態に係る生体情報測定装置１′および方法について、図４および図５を参照して以下に説明する。
本実施形態の説明において、上述した第１の実施形態に係る生体情報測定装置１と構成を共通とする箇所に同一符号を付して説明を省略する。
【００２８】
本実施形態に係る生体情報測定装置１′は、図４に示されるように、加算平均部１４′において第１の実施形態に係る生体情報測定装置１と相違し、また、標準偏差演算部１６と品質評価部１７とをさらに備えている点においても第１の実施形態に係る生体情報測定装置１と相違している。
【００２９】
本実施形態における加算平均部１４′は、上記前処理部１３において前処理を施された複数組のスペクトルデータを複数のグループにグループ分けして、各グループ毎に加算平均処理を施すように構成されている。例えば、図５に示されるように、１回の測定に際して、１２８×６組のスペクトルデータを検出し、それを１２８個ずつ６組のグループにグループ分けして、１２８個毎に加算平均処理を施し６個の加算平均スペクトルデータを得るようになっている（ステップＳ１０）。
【００３０】
前記標準偏差演算部１６は、上記において算出された6個の加算平均スペクトルデータに基づいて、公知の方法により標準偏差値σを計算するようになっている（ステップＳ１１）。
また、前記品質評価部１７は、上記により得られた標準偏差値σが、所定のしきい値σ０より大きいか否かを判定するようになっている（ステップＳ１２）。そして、得られた標準偏差値σが所定のしきい値σ０より小さい場合には、グループ毎に得られた加算平均スペクトルデータのばらつきが少なく、ノイズの少ない測定が行われたものとして、生体情報を定量するステップ（ステップＳ６）に進行させるようになっている。一方、得られた標準偏差値が、所定のしきい値より大きい場合には、グループ毎に加算平均スペクトルデータのばらつきが大きいと判断できるため、再測定を行うように報知するように構成されている（ステップＳ１３）。
【００３１】
このように構成された本実施形態に係る生体情報測定装置１′によれば、品質評価部１７の作動により、グループ毎に得られた加算平均スペクトルデータにばらつきがあると判断されたときには、そのまま生体情報が定量されてしまうことが未然に防止される。
すなわち、スムージング処理（ステップＳ２）、前処理（ステップＳ３）および加算平均処理（ステップＳ５）によって、多くのノイズが除去されるが、なおも除去されることなく残るノイズによって加算平均スペクトルデータに大きなばらつきが生じた場合に、不正確な生体情報が定量されてしまうことを防止して、生体情報を精度よく定量することが可能となる。
なお、本実施形態においては、スペクトルデータの検出数を１２８×６組としたが、これに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る生体情報測定装置の全体構成を示す概略図である。
【図２】図１の生体情報測定装置の演算部を示すブロック図である。
【図３】図１の生体情報測定装置を用いた生体情報測定方法を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る生体情報測定装置の演算部を示すブロック図である。
【図５】図４の生体情報測定装置を用いた生体情報測定方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００３３】
Ａ  生体
１，１′  生体情報測定装置
２  光源
３  測定ヘッド
５  光検出器（データ取得部）
１２  スムージング部（スムージング処理部）
１３  前処理部
１４、１４′  加算平均部
１５  生体情報定量部
１６  標準偏差演算部
１７  データ品質評価部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2006141712.tif 000006
【図５】
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